Роль AI и ML в улучшении цифровой производительности

Искусственный интеллект и машинное обучение — одни из самых популярных маркетинговых словечек, с которыми мы сталкиваемся в области цифрового маркетинга. Эти технологии уже стали неотъемлемой частью цифрового маркетинга и используются для того, чтобы сделать кампании более представительными и эффективными.

Например, искусственный интеллект может сделать персонализацию простой и быстрой, создавая точные портреты покупателей. Эти персонажи генерируются автоматически для обеспечения целостной сегментации аудитории, что повышает эффективность кампаний. Кроме того, Netflix, Google, Uber, Spotify, Pinterest и другие приложения используют машинное обучение для персонализации отдельных учетных записей и предоставления соответствующих рекомендаций своим пользователям.

Постоянно совершенствующиеся алгоритмы и экспоненциальный рост данных побуждают бизнес-лидеров и маркетологов использовать ИИ в форме машинного обучения, обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения и других технологий. Эти технологии помогают им улучшить качество обслуживания клиентов и конверсию.

Опрос Gartner показывает, что 37% организаций применяют ИИ в той или иной форме для повышения своей цифровой производительности.

В этом посте рассказывается, как искусственный интеллект и машинное обучение меняют правила игры в сфере цифрового маркетинга.

1. Предлагайте лучшее понимание аудитории

Хороший контент начинается с хорошего знания аудитории. Когда бизнес знает свою целевую аудиторию, связь кажется более естественной и актуальной. Эта искренняя связь имеет большое значение для построения прочных отношений с клиентами.

В последние годы AI и ML открыли целый мир новых возможностей для понимания поведения аудитории. Инструменты искусственного интеллекта и аналитика на основе данных помогают компаниям понять, к кому они обращаются, чего хотят и в чем нуждаются клиенты, когда с ними общаться и где с ними связаться.

Искусственный интеллект помогает маркетологам мгновенно определять личности покупателей. Затем такие платформы, как Socialbakers, автоматически генерируют этих персонажей, чтобы обеспечить более целостную сегментацию аудитории в виде полезных идей. Эти идеи помогают контент-маркетологам делиться вдохновляющими историями, которые конвертируют.

Удержание вашей аудитории в центре ваших онлайн-стратегий имеет решающее значение для успеха в бизнесе. ИИ может помочь, предлагая уникальную информацию об аудитории, позволяя компаниям предоставлять интегрированный опыт работы с брендом с помощью соответствующего контента. Это также помогает в выборе наиболее надежных и эффективных влиятельных лиц для бренда.

2. Помощь с лид-менеджментом

В наши дни большие данные, прогнозная аналитика и машинное обучение все чаще используются в бизнес-аналитике. Машинное обучение с его способностью извлекать ценные скрытые идеи из больших наборов данных может создать ощутимую ценность для бизнеса.

Лиды — движущая сила бизнеса. Это те, кто вскоре внесет свой вклад в доход организации. Следовательно, бизнес-лидеры тратят значительное количество времени на управление потенциальными клиентами. Машинное обучение можно использовать для улучшения и масштабирования подхода фирмы к управлению лидами, тем самым повышая итоговую прибыль. Это помогает фирмам генерировать лучших потенциальных клиентов, квалифицировать и развивать их и, в конечном итоге, эффективно их монетизировать.

Например, ML может помочь вам создать профиль идеального клиента (ICP), чтобы привлечь лучших клиентов. ICP структурно анализирует демографические и психографические данные человека и определяет его покупательское намерение и содержание, которое имеет для него значение. Таким образом, ICP можно использовать для оценки потенциальных клиентов, что позволяет маркетологам расставлять приоритеты для целевых учетных записей.

Машинное обучение также может помочь фирмам генерировать больше потенциальных клиентов за счет трафика, уже поступающего на сайт. Например, посмотрите, как Drift, платформа для увеличения доходов, использует диалоговый ИИ, чтобы распознавать качество по шуму, учиться на разговорах и автоматически классифицировать или дисквалифицировать посетителей веб-сайта. Эти квалификаторы помогают отделу продаж сосредоточиться на лидах, готовых к конверсии.

3. Курируйте и создавайте лучший контент

ИИ меняет правила игры для контент-маркетологов. Эта технология используется для автоматического создания контента для простых историй, таких как спортивные новости или новости фондового рынка. ИИ также позволяет социальным каналам настраивать новые каналы пользователей.

Но одна область контента, где ИИ все чаще применяется, — это курирование контента. Алгоритмы ИИ упрощают сбор данных о целевой аудитории для создания релевантного контента на каждом этапе маркетинговой воронки.

Например, алгоритмы собирают данные о том, что аудитория предпочитает читать, о вопросах, на которые они хотят получить ответы, или о любых конкретных проблемах. Используя эти данные, контент-маркетологи могут отбирать и создавать релевантный контент, который повышает качество обслуживания клиентов и, в конечном итоге, приводит к конверсиям.

В The North Face используется технология на основе искусственного интеллекта, такая как IBM Watson, которая воссоздает впечатления от покупок. Инструмент искусственного интеллекта использует когнитивные вычисления, которые сближают опыт онлайн и в магазине.

Кроме того, машинное обучение подпитывает контент-стратегии, обнаруживая свежие идеи контента, основанные на исследованиях, определяя наиболее эффективные тематические кластеры, показывая наиболее релевантные ключевые слова в определенной нише.

Например, Google Analytics и SEMrush используют алгоритмы машинного обучения, которые полезны при исследовании и обнаружении ключевых слов, а также при распространении контента. Кроме того, эти инструменты могут выявить отраслевые тенденции и показать вам, как повысить рейтинг в поисковой выдаче.

Инструменты с поддержкой AI и ML улучшают общий прием и производительность онлайн-контента. Кроме того, инструменты позволяют маркетологам предлагать релевантные и персонализированные цифровые возможности, которые положительно влияют на вовлеченность.

4. Помощь с конкурентным рейтингом в поисковых системах

Поисковые системы уже используют алгоритмы с поддержкой ИИ для предоставления наиболее релевантных результатов поисковой выдачи. Эти алгоритмы полагаются на ИИ для понимания контекста контента и выявления нерелевантных ключевых слов. Неудивительно, что оптимизаторы постоянно стремятся понять эти алгоритмы и придумывают стратегии для создания контекстного, концептуального и точного контента.

Размещение вашего бизнеса в поисковой выдаче может повлиять на вашу репутацию и эффективность в Интернете. Технологии искусственного интеллекта упрощают создание привлекательного контента, отвечающего на запросы, ключевые слова и фразы целевой аудитории.

SEO — это не повседневная работа. Это сложно, и результаты своих усилий можно увидеть только спустя месяцы. К счастью, SEO-инструменты на основе ИИ помогают облегчить этот стресс. Инструменты SEO-оптимизации, такие как Moz, WooRank, BrightEdge и MarketMuse, в значительной степени полагаются на ИИ для предложения SEO-решений, например:

  • Исследование ключевых слов
  • Условия поиска, чтобы сделать контент более релевантным
  • Возможности для создания ссылок
  • Актуальные темы
  • Оптимальная длина контента
  • Намерение пользователя и многое другое.

Такие инструменты, как Alli AI, могут мгновенно оптимизировать ваш сайт независимо от CMS и вашего опыта веб-разработки. Платформа выполняет контент-аудит всего сайта и SEO-аудит, автоматически оптимизирует контент и устраняет проблемы с дублированием контента. Все это позволяет создателям контента избегать неэффективного контента и повышать свой онлайн-рейтинг.

5. Улучшите скорость страницы

Google придал точное значение быстрому взаимодействию с пользователем, включив скорость страницы в качестве одного из своих сигналов ранжирования. Вот почему повышение скорости страницы является одним из главных приоритетов для всех предприятий, особенно для фирм электронной коммерции. В результате веб-мастера принимают всевозможные меры для повышения скорости страницы.

Например, владельцы сайтов WordPress могут ускорить WordPress, оптимизируя фоновые процессы, обновляя сайт WP, используя сеть доставки контента (CDN) или используя более быстрые плагины. Конечно, они также используют для этой цели различные инструменты, такие как Page Speed ​​Insights, тестеры времени загрузки и плагины CMS. Но теперь есть еще одно решение на основе машинного обучения для повышения скорости страницы — модель прогнозирования страницы.

Эта модель предсказывает поведение пользователя с помощью машинного обучения и в режиме реального времени предсказывает, на какую следующую страницу посетители нажмут. Это позволяет веб-мастерам предварительно загружать страницу в фоновом режиме, тем самым улучшая общий опыт.

Алгоритм обучается на исторических данных из Google Analytics.

Например, пользовательские шаблоны, такие как переход с домашней страницы на страницу категории или страницы продукта в корзину, распознаются, понимаются и включаются в алгоритмы обновления. Если пользователь ведет себя аналогично, алгоритм автоматически подготавливает следующую страницу.

Однако точность предсказания зависит от количества данных, доступных для обучения алгоритма, и структуры веб-сайта. Таким образом, модели будут различаться в зависимости от этих факторов. Например, если ваш веб-сайт электронной коммерции сочетает отраслевые новости со страницами продуктов, лучше использовать две или более моделей, которые могут предсказать поведение каждого раздела.

6. Автоматизируйте процесс аналитики веб-сайта

Веб-аналитика не нова. Компании оценивают поведение пользователей и отслеживают ключевые показатели эффективности с середины 90-х годов. Но благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению инструменты веб-аналитики теперь обладают надежными возможностями, позволяющими предприятиям автоматизировать процесс. Эти инструменты могут предлагать автоматически сгенерированные отчеты и аналитические данные по запросу, которые подпитывают маркетинговые стратегии.

За одно посещение веб-страницы каждый пользователь генерирует сотни точек данных, таких как время, проведенное на странице, сведения о браузере, его местоположение и другие. Проанализировать все эти данные вручную практически невозможно. AI и ML делают такой анализ более быстрым и точным, ускоряя обработку данных.

Инструменты на основе искусственного интеллекта могут помочь вам отслеживать онлайн-поведение каждого посетителя, понимать пути пользователей и то, как клиенты продвигаются по маркетинговой воронке. Они также указывают на проблемы, если таковые имеются.

Допустим, у вас есть сообщение в блоге, которое получает много трафика, но посетители просто читают сообщение и уходят, не предприняв никаких действий, таких как подписка на вашу рассылку новостей или публикация вашего сообщения в социальных сетях. Инструменты на основе ИИ могут отмечать такие проблемы, позволяя вам предпринять необходимые корректирующие действия, такие как добавление внутренних ссылок или улучшение CTA.

Google Analytics (раздел аналитики), Adobe Analytics и Kissmetrics являются одними из лучших инструментов веб-аналитики, которые помогают фирмам видеть закономерности в поведении клиентов и прогнозировать будущие тенденции.

7. Улучшите навигацию по сайту

Навигация по сайту — еще одна важная область цифровой производительности, в которой AI и ML могут помочь, — это навигация по сайту. Хотя это может показаться незначительным, нельзя игнорировать важность организованной и удобной навигации. Хорошо спланированная навигация увеличивает продолжительность посещения, снижает показатель отказов и повышает удобство работы пользователей. Это также повышает общую эстетическую привлекательность дизайна веб-сайта.

ИИ может помочь веб-мастерам создать удобную структуру веб-сайта, по которой легко ориентироваться. Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут направлять пользователей по страницам и помогать им находить то, что они ищут, в течение первых нескольких кликов. Это значительно улучшает взаимодействие с пользователем и посылает хорошие сигналы поисковым системам, указывая на то, что ваш контент полезен и актуален.

Таким образом, Google и другие поисковые системы будут ранжировать вашу страницу выше, чем любой другой веб-сайт, предлагающий аналогичный контент.

8. Создавайте лучшие веб-сайты

Приложения ИИ могут повысить удобство использования и опыт веб-сайта за счет улучшения внешнего вида сайта, улучшения его поисковых возможностей, лучшего управления запасами и улучшения взаимодействия с посетителями веб-сайта. Неудивительно, что все больше дизайнеров и разработчиков переходят к методам проектирования на основе ИИ.

ИИ постепенно становится неотъемлемой частью современного веб-дизайна и разработки. Возьмем, к примеру, область систем искусственного интеллекта (ADI). ADI вызвала внезапный сдвиг в том, как делается веб-дизайн. Это позволяет дизайнерам объединять приложения на веб-сайте для лучшего взаимодействия с пользователем и функциональности.

Ознакомьтесь с платформой веб-сайта The Grid, которая автоматически адаптирует свой дизайн, чтобы выделить контент. Платформа использует машинное обучение и дизайн на основе ограничений, а также потоковое программирование для динамической адаптации дизайна веб-сайта к содержимому.

Сегодня у нас есть несколько участников в этой области, которые выводят ИИ в веб-дизайне на совершенно новый уровень. Такие бренды, как Adobe, Firedrop, Bookmark, Wix, Tailor Brands и многие другие, лидируют в этом сегменте и используют возможности ИИ в веб-дизайне. Кроме того, большинство этих платформ ADI могут изучать и предлагать предложения по оптимизации веб-сайта для улучшения взаимодействия с пользователем и повышения эффективности SEO.

Путь вперед

Искусственный интеллект и машинное обучение оказываются отличными технологиями, когда речь идет об улучшении цифровых показателей фирмы. Однако важно помнить, что эти модели машинного обучения хороши настолько, насколько хороши данные, используемые для их обучения. Поэтому крайне важно обеспечить доступ вашей маркетинговой команды к качественным и точным данным.

Итак, прежде чем применять эти технологии в своих цифровых усилиях, вам необходимо предпринять определенные шаги.

  • Настройте теги, чтобы отслеживать и фиксировать поведение пользователей на сайте.
  • Разместите все данные из разных источников в одном центральном месте, таком как Google BigQuery, платформа аналитики больших данных.
  • Инвестируйте в дедупликацию данных, чтобы исключить дублирование повторяющихся данных из нескольких источников.

Как только ваши данные будут на месте, вы сможете приступить к развертыванию ИИ и машинного обучения для повышения вашей цифровой производительности. Кроме того, приведенная выше информация окажется полезной, когда вы начнете создавать решения для машинного обучения для улучшения присутствия вашего бизнеса в Интернете.

Роль ИИ и машинного обучения в улучшении цифровой производительности первоначально была опубликована на ReadWrite 13 октября 2021 г. авторомАнил Гупта.